(57)【要約】  急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするための、システムおよび方法。脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするためのシステムおよび方法が、開示されている。肢運動に対応する運動活動データは、脳卒中急性期において収集される。運動活動データは、少なくとも一つの基地局に送信される。両腕のそれぞれの活動値は、運動活動データを用いて、所定の時間枠内で計算される。それぞれの腕の活動値が比較されて、その結果、運動活動がモニタリングされる。
2019502409.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
患者の肢運動に対応する運動活動データを脳卒中急性期において収集するための、少なくとも一つのセンサーと、
上記少なくとも一つのセンサーに通信可能に接続されているプロセッサと、
上記プロセッサに接続され、上記プロセッサによって実行される複数のモジュールを格納しているメモリと、を備えている、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするためのシステムであって、
上記複数のモジュールは、上記運動活動データを少なくとも一つの基地局へ送信するように構成されたものであり、
上記少なくとも一つの基地局は、上記運動活動データを受信するための送受信部と、メモリを有するプロセッサと、を備えているものであって、当該メモリは、当該プロセッサによって実行される複数のモジュールを格納しており、かつ、当該複数のモジュールは、以下の（ｉ）および（ｉｉ）を行うように構成されているものである、ことを特徴とするシステム：
上記複数のモジュールは、
（ｉ）所定の時間枠内の上記運動活動データを用いて、上記肢運動に対応する上記データから、両腕の活動値を計算し、および、
（ｉｉ）上記患者の運動活動をモニタリングするために、両腕の間で上記活動値を比較する。
【請求項２】
上記少なくとも一つのセンサーは、所定のサンプリングレートで上記運動活動データを収集するものであることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
上記少なくとも一つのセンサーは、３軸加速度センサーと、ジャイロスコープと、温度計測装置と、光電式容積脈波計とを備えているものであることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
上記運動活動データは、上記患者の両腕のそれぞれの腕に対応する加速データを含むことを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
所定のサンプリングレート、および、通信周波数のうちの少なくとも一つを調整するための電源ユニットを更に備えていることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
上記少なくとも一つの基地局が通信範囲外である場合に上記肢運動データを格納するための不揮発性メモリを更に備えていることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
上記肢運動データを格納するためのデータベースを有するクラウドネットワークを更に備えていることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
上記活動の上記比較に基づいて、回復状態をチェックするためのチェック・モジュールと、
上記活動のレベルが閾値を超えた場合に、一人以上の外部ユーザに警報を送信するための警報・通知モジュールと、を備えていることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
少なくとも一つの基地局が、上記少なくとも一つのセンサーによって収集された上記肢運動データにアクセスするデジタル・シグナル・プロセッサを備えており、
上記デジタル・シグナル・プロセッサは、
上記活動データに対して前処理を行い、
上記活動データから一つ以上の特徴を抽出し、および、
上記活動データからの上記一つ以上の特徴を分類するように構成されているものである、ことを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
上記少なくとも一つの基地局の上記プロセッサは、１分以上３０分以下の所定の時間枠内で上記活動値を計算するものであることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
上記少なくとも一つの基地局の上記プロセッサは、上記両腕のうち、患っている腕の活動値と、健常な腕の活動値とを時間同期に基づいて比較するように構成されているものであることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
上記少なくとも一つの基地局の上記プロセッサは、上記少なくとも両腕の間の上記活動値の比較に基づいて、図を生成するように構成されているものであることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
上記少なくとも一つの基地局の上記プロセッサは、上記患者の上記両腕の間の上記活動スコアの比較に基づいて、脳卒中重症度スコア（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｔｒｏｋｅ  Ｓｃａｌｅ（ＮＩＨＳＳ）スコアに類似するもの）を生成するように構成されているものであることを特徴とする、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングする方法であって、
少なくとも一つのセンサーによって、患者の肢に対応する運動活動データを脳卒中急性期において収集する工程と、
上記少なくとも一つのセンサーによって、上記運動活動データを少なくとも一つの基地局に送信する工程と、
上記肢のうちの少なくとも両腕に関して、所定の時間枠内の上記運動活動データを用いて、プロセッサによって活動値を計算する工程と、
上記患者の運動活動をモニタリングするために、プロセッサによって、上記少なくとも両腕の間で活動値を比較する工程と、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１５】
上記運動活動データは、所定のサンプリングレートで収集されることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
上記運動活動データは、上記患者の両腕のそれぞれの腕に対応する加速データを含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
上記計算する工程は、
上記活動データに対して前処理を行う工程と、
上記活動データから一つ以上の特徴を抽出する工程と、
上記活動データからの上記一つ以上の特徴を分類する工程と、を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
上記活動値は、５分以上１５分以下の所定の時間枠内で計算されることを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
上記比較する工程は、上記両腕のうち、患っている腕の活動値と、健常な腕の活動値とを時間同期に基づいて比較する工程を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
上記少なくとも両腕の間の上記活動値の比較に基づいて、図を生成する工程を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
上記患者の上記両腕の間の上記活動スコアの比較に基づいて、脳卒中重症度スコア（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｔｒｏｋｅ  Ｓｃａｌｅ（ＮＩＨＳＳ）スコアに類似するもの）を生成する工程を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
上記活動の上記比較に基づいて、回復状態をチェックする工程と、
上記活動のレベルが閾値を超えた場合に、一人以上の外部ユーザに警報を送信する工程と、を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
〔関連出願の相互参照および優先権〕
本出願は、他の出願に基づいて優先権を主張するものではない。
【０００２】
〔技術分野〕
本開示は、一般的に、データのモニタリングに関し、特に、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復のモニタリングに関する。
【０００３】
〔背景技術〕
健康意識の高まりの結果、健康のモニタリングが、必要になっている。脳卒中後の患者の場合、身体運動のモニタリングは、回復速度の把握に役立ち得る。急性脳卒中の場合、血栓溶解薬を投与しながら絶え間なくモニタリングする必要がある。
【０００４】
脳卒中患者に適切な治療を提供するには、運動能力の回復を臨床的観察によってモニタリングすることが重要な場合がある。このような、専門家によるマニュアルのモニタリングでは、時間がかかる場合、および、誤りが生じやすい場合がある。マニュアルのモニタリングに頼ると、運動能力の早期回復を示さず、至急の再評価を要する患者が、見落とされる可能性がある。
【０００５】
健康モニタリングは、市販されている様々な健康モニタリング装置を用いて行われ得る。しかし、このような健康モニタリング装置では、操作が複雑な場合や、非常に注意深く扱う必要がある場合がある。
【０００６】
〔発明の概要〕
本概要では、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするためのシステムに関する態様の概要、および、上記モニタリングのための方法に関する態様の概要、を説明する。上記態様の詳細については、後述する。本概要は、本願発明に必須な特徴点を特定するものではなく、本願発明の範囲を決定または限定するものでもない。
【０００７】
本開示は、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするためのシステムに関する。上記システムは、患者の肢運動に対応する運動活動データを収集するための、少なくとも一つのセンサーを備えている。上記運動活動データは、脳卒中急性期において収集される。上記システムは、上記少なくとも一つのセンサーに通信可能に接続されているプロセッサと、上記プロセッサに接続されているメモリとを、更に備えている。上記メモリは、上記プロセッサによって実行される複数のモジュールを格納している。上記複数のモジュールは、上記運動活動データを少なくとも一つの基地局に送信するように構成されている。上記少なくとも一つの基地局は、上記運動活動データを受信するための送受信部と、メモリを有するプロセッサと、を備えている。上記メモリは、上記プロセッサによって実行される複数のモジュールを格納しており、当該複数のモジュールは、（ｉ）所定の時間枠内の上記運動活動データを用いて、上記肢運動に対応する上記データから、両腕の活動値を計算し、かつ、（ｉｉ）上記患者の運動活動をモニタリングするために、両腕の間で上記活動値を比較する、ように構成されている。
【０００８】
また、本開示は、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングする方法に関する。上記方法は、少なくとも一つのセンサーによって、患者の肢に対応する運動活動データを収集する工程を含む。上記運動活動データは、脳卒中急性期において収集される。上記方法は、上記少なくとも一つのセンサーによって、上記運動活動データを少なくとも一つの基地局に送信する工程と、上記肢のうちの少なくとも両腕に関して、所定の時間枠内の上記運動活動データを用いて、プロセッサによって活動値を計算する工程と、上記患者の運動活動をモニタリングするために、プロセッサによって、上記少なくとも両腕の間で活動値を比較する工程と、を更に含む。
【０００９】
〔図面の簡単な説明〕
発明の詳細な説明では、添付図面に基づいて説明する。図面において、参照番号の左端の数字は、その参照番号が初めて記載される図面を示している。全図面において、類似の特徴および類似の構成要素には、同じ番号が使用されている。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動活動をモニタリングするシステムの、ネットワークでの実施例を示す図である。
【００１１】
図２は、本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動能力の回復をモニタリングするシステムの概略的な構成を示す図である。
【００１２】
図３ａおよび図３ｂは、本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動能力の回復をモニタリングするシステムの詳細な構成を示す図である。
【００１３】
図４は、本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療における運動活動のモニタリングに含まれる工程を示す図である。
【００１４】
図５は、本発明の一実施形態に係る、未処理の状態の肢運動データを示す図である。
【００１５】
図６は、本発明の典型的な実施形態に係る、加速の計算に用いられる肢運動データを示す図である。
【００１６】
図７は、本発明の典型的な実施形態に係る、レベル４の離散ウェーブレット変換（Discrete Wavelet Transform：ＤＷＴ）を得るための工程を示す図である。
【００１７】
図８は、本発明の一実施形態に係る、両腕の間の活動の比に基づいた指数（index）を示す図である。
【００１８】
図９は、本発明の一実施形態に係る、脳卒中後の治療において回復活動をモニタリングするための方法のフローチャートを示す図である。
【００１９】
図１０は、本発明の一実施形態に係る、脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするための典型的なメカニズムを示す図である。
【００２０】
〔詳細な説明〕
以下に説明する、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするための、システムおよび方法の各々の態様は、様々なコンピュータシステム、コンピュータ環境、および／またはコンピュータ構成のいずれを用いて実現してもよい。以下の実施形態では、典型的なシステムに関して説明する。
【００２１】
図１に、ネットワーク上で実施された、脳卒中後の治療において運動能力の回復をモニタリングするシステム１００を開示する。一つ以上のセンサーが、脳卒中後の患者の肢運動に対応する運動活動データ（以下、「肢運動データ」ともいう）を収集する。患者がひとたび脳卒中を患えば、当該患者は入院する。病院では、脳卒中であるとの診断が確定されるとすぐに、血栓溶解薬の注射が、第一線の治療となる。治療開始後の最初の２４時間は、患者の回復にとって重要な期間である。集中的な治療が必要か否かは、通常、この２４時間内に判明する。この期間は、脳卒中急性期（acute stroke period）と呼ばれる。肢運動データは、脳卒中急性期に収集される。運動活動データは、基地局に送信される。基地局は、一つ以上のコンピュータに接続されている。上記一つ以上のコンピュータは、肢運動データを用いて、両腕のそれぞれの活動値を計算する。運動能力の回復をモニタリングするために、両腕の間で、それぞれの上記活動値が比較される。
【００２２】
なお、図１では、システム１００がサーバ上のアプリケーションとして実現されることを念頭に置いて本発明を説明したが、システム１００は、様々なコンピュータシステム（ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータ、ノートブック型コンピュータ、ワークステーション、サーバ、およびネットワークサーバ等）によって実現されてもよい。ある実施形態では、システム１００を、クラウドベースの環境中にて実現してもよい。サーバに含まれる構成要素およびモジュールは、特定のタスクを実行する、ソフトウェアの構成要素、および／または、ハードウェアの構成要素として実現される。ソフトウェアの構成要素、および／または、ハードウェアの構成要素の例としては、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、および特定用途向けの集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）等が挙げられる。
【００２３】
システム１００は、一つ以上のユーザ・デバイス１０４−１、１０４−２・・・１０４−Ｎを介して、複数のユーザによってアクセスされ得る。上記ユーザ・デバイス（「電子装置」ともいう）を、以下では、ユーザ・デバイス１０４（電子装置）と総称する。また、システム１００は、ユーザ・デバイス１０４に格納されたアプリケーションを介して、複数のユーザによってアクセスされ得る。ユーザ・デバイス１０４の例としては、携帯型コンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント、手持ち型デバイス、およびワークステーションが挙げられるが、これらに限定されない。ユーザ・デバイス１０４は、ネットワーク１０６を介して、システム１００に通信可能に接続されている。
【００２４】
ある実施形態において、ネットワーク１０６は、無線ネットワーク、有線ネットワーク、または、これらの組み合わせであってもよい。ネットワーク１０６は、種々のネットワークのいずれか（例えば、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、およびインターネット等）として実現されてもよい。ネットワーク１０６は、専用ネットワークであってもよく、または、共有ネットワークであってもよい。上記共有ネットワークとは、種々のプロトコル（例えば、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、およびワイヤレス・アプリケーション・プロトコル（ＷＡＰ）等）を用いて互いに通信する、異なる種類のネットワークによって形成されている組織のことを意図する。また、ネットワーク１０６は、種々のネットワーク装置（例えば、ブリッジ、サーバ、コンピューティング装置、および記憶装置等）を含んでいてもよい。
【００２５】
次に、図２、図３ａ、および図３ｂを参照して、本発明の一実施形態に係るシステム１０２を説明する。ある実施形態において、システム１００は、センサー１０８と、基地局１１０とを含んでいる。システム１００は、(センサー１０８と基地局１１０との双方のための）少なくとも一つのプロセッサ１１２と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１１４（ここでは設定可能なユーザインターフェース）と、メモリ１１６と、を含んでいてもよい。上記少なくとも一つのプロセッサ１１２は、一つ以上の、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル・シグナル・プロセッサ、中央処理装置、状態機械（state machines）、論理回路、および／または、操作命令に基づいて信号を処理するあらゆる装置、として実現されてもよい。上記少なくとも一つのプロセッサ１１２は、メモリ１１６内に格納されているコンピュータが読取可能な命令を取得して実行するように構成されていてもよい。
【００２６】
Ｉ／Ｏインターフェース１１４は、種々のソフトウェア・インターフェースおよびハードウェア・インターフェース（例えば、ウェブ・インターフェース、およびグラフィカル・ユーザ・インターフェース等）を含んでいてもよい。Ｉ／Ｏインターフェース１１４は、システム１００がデータと命令とを、基地局１１０に送信し、および、基地局１１０から受信することを可能にしてもよい。更に、Ｉ／Ｏインターフェース１１４は、システム１００と、他のコンピューティング装置（例えば、ウェブサーバ、および外部データサーバ（図示しない）等）との通信を可能にしてもよい。Ｉ／Ｏインターフェース１１４は、様々な種類のネットワークおよびプロトコル内における複数の通信を容易にすることが出来る。上記ネットワークとしては、ＬＡＮおよびケーブル等の有線ネットワークと、ＷＬＡＮ、セルラー、または衛星等の無線ネットワークと、を挙げることができる。Ｉ／Ｏインターフェース１１４は、複数のデバイスを、互いに接続させるまたは他のサーバに接続させるための、一つ以上のポートを有していてもよい。
【００２７】
メモリ１１６は、公知のいかなるコンピュータが読取可能な媒体を含んでいてもよく、その例としては、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）等の揮発性メモリ、並びに／または、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能型ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光学ディスク、および磁気テープ等の不揮発性メモリが挙げられる。メモリ２０６は、モジュール（図示しない）を含んでいてもよく、および、肢運動データを未処理の状態およびフィルタリング（filtered form）された状態でデータベースに格納していてもよい。
【００２８】
モジュール（図示しない）は、特定のタスクおよび機能を実行する、または、特定の抽象データ型を用いる、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、およびデータ構造等を含んでいる。
【００２９】
図３ａに示す実施形態において、センサー１０８は、３軸加速度センサー１１８と、３軸ジャイロスコープ１２０と、ＧＰＳセンサー１２２と、を含んでいる。システム１００は、デジタル・シグナル・プロセッサ１２４と、ＴＸバッファを有する送信部（アンテナまたは送受信部）１２６ａと、電源ユニット１２８と、を更に備えている。
【００３０】
図３ｂを参照すると、基地局１１０において、センサーノード１０８は、ＲＸバッファを有する受信部１２６ｂを備えている。受信部１２６ｂは、検知している間にフィルタリングされた肢運動データを符号化する。マイクロコントローラは、脳卒中出力のリアルタイム視覚化を提供するために、活動を計算し、該活動をコンピュータ１１２ｂのローカル・データベース１３０内に格納する。基地局１１０は、肢運動データおよび命令を送受信するための送受信部を含んでいてもよい。
【００３１】
図４を参照すると、上記少なくとも一つのセンサー１０８は、無線センサーノードを用いて肢運動データを収集するように構成されている。ステップ４０２に示すように、ある実施形態において、無線センサーノードを有する上記少なくとも一つのセンサー１０８は、着用可能なデバイスに結合されていてもよい。ユーザ（患者）は、該着用可能なデバイスを両腕に着用してもよい。上記少なくとも一つのセンサー１０８は、患者の運動活動を連続的にモニタリングする。センサーノード１０８は、両腕の運動を３軸において測定するための三次元加速度センサー１１８を備えている。センサーノード１０８は、両腕の配置をリアルタイムで測定するためのジャイロスコープ１２０を、更に備えている。センサーノード１０８は、心拍数を測定するための光電式容積脈波計（Photoplethysmogram）と、患者の体温を計測するための温度計測器と、を更に備えている。
【００３２】
ステップ４０４に示すように、肢運動データは、高域フィルターに送信され、その後、両腕の活動を測定するために基地局１１０に送信される。ステップ４０６において、両腕の活動を比較する。ステップ４０８において、専門家（医師等）の利用のために、両腕の活動の比較を示した図が生成される。基地局１１０が利用可能ではない場合には、肢運動データは、不揮発性メモリ内に格納される。
【００３３】
図５に示す実施形態の一例において、未処理の状態の肢運動データは、運動能力の回復のモニタリングのための処理の前に、ＭＡＴＬＡＢにおける基礎的なバターワース高域フィルター（the basic Butterworth Highpass filter in Matlab）を用いてフィルタリングされる。ベースラインの変動を減少させている間、カットオフ周波数は、トライアルレンジである１Ｈｚ〜５Ｈｚから、２．５Ｈｚとする。
【００３４】
実施形態の一例において、加速度センサー１１８のデータは、最初の４時間と、２４時間後の１時間と、において収集され得る。Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ  Ｓｔｒｏｋｅ  Ｓｃａｌｅ（ＮＩＨＳＳ）（「アメリカ国立衛生研究所の脳卒中重症度評価スケール」）における運動評価の点数および総合点数を、開始時（すなわち、第０時間目）、１時間目、２時間目、３時間目に記録し、２４時間目にも記録する。たとえば、患者が午前９時に入院した場合、入院当日の午前９時から午後１時の間に肢運動データを収集する（午前９時、午前１０時、午前１１時、および午後１２時に記録する）。更に、肢運動データを、翌日の午前９時から午前１０時の間に収集する。
【００３５】
このように収集される肢運動のサンプリング周波数を１００Ｈｚと設定し、かつ、送受信部（送信部１２６）が毎秒３パケットのデータを基地局１１０に送信するように設定する。肢運動データの３パケットにおける各パケットは、ｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸のそれぞれに沿った、いくつかの加速値を含んでいる。図６は、加速を計算するために用いられる肢運動データを示している。
【００３６】
加速値は、以下の式に基づいて求められる。
【００３７】
【数１】
2019502409.tif 000003
【００３８】
このように計算された加速値は、基地局１１０において、両腕（患っている腕、および、健常な腕）の活動を検知するために用いられる。加速のデータは、１０分間の時間枠（window）に分割される。レベル４の離散ウェーブレット変換（Discrete Wavelet Transform：ＤＷＴ）を得るために、ｄｂ３が用いられる。詳細な係数、および、近似の係数が、用いられる。詳細な係数、および、近似の係数のために、パワーおよびシャノンエントロピーが計算される。当該パワーの値およびエントロピーの値から、特徴ベクトル（feature vector）が得られ、図７に示すように、当該特徴ベクトルが、４状態の出力を有するフィード・フォワード・ニューラルネットワークの分類器に入力される。
【００３９】
ソースノードにおいてタイムスタンプを生成する代わりに、基地局１１０においてタイムスタンプが生成される。基地局１１０においてタイムスタンプを生成することにより、無線センサーノードにおける時間同期の問題（time synchronization problem）を避けることが出来る。そのため、基地局１１０は、特定の瞬間に、６つの加速値を受信する。
【００４０】
センサーノード１０８において、デジタル・シグナル・プロセッサ１２４が、肢運動データに対して前処理を行う。デジタル・シグナル・プロセッサは、肢運動データの信号を分析し、一つ以上の前処理を行う。当該前処理としては、フィルタリング、信号分析、特徴抽出、分類、および判定が挙げられる。
【００４１】
基地局１１０では、比較モジュールが、運動活動のモニタリングのために、両腕の間で活動を比較するように設定されている。該活動としては、両腕の内の、患っている腕と、健常な腕とのそれぞれにおける運動の度数分布（frequency distribution）が挙げられる。患っている腕の度数分布と、健常な腕の度数分布とは、加速度センサー１１８およびジャイロスコープ１２０を介して取得された肢運動データを用いて比較される。
【００４２】
図８では、両腕の活動データの間の比較の結果を計算する際に、第２ステージにおいて１０分間の時間枠を考慮し、該時間枠内における累積の積分（cumulative integral）が計算される。曲線の下の面積が、１０分毎に計算される。エネルギーの比は、患っている腕の活動と、健常な腕の活動と、を示す。計算されたエネルギーの比は、所定の閾値を用いて、相当するＮＩＨＳＳの指数に換算される。
【００４３】
両腕の活動を比較した結果は、カスタマイズされたグラフィック・ユーザ・インターフェース上で、視覚的に図示される。図８は、脳卒中のモニタリングにおける、オンラインでの視覚化を示す。図８は、中央の縦線によって、二つに分割されている。分割された部分は、両腕（患っている腕、および、健常な腕）を示している。図８において、セクション１は通常の活動を表し、セクション２は腕の重度障害を表している。ＮＩＨＳＳでは、脳卒中の重症度は、色分けにて表される。セクション１は、緑色にて表されてもよい。セクション１は、赤色にて表されてもよい。
【００４４】
図８において、ｘ軸は、脳卒中の指数を示し、ｙ軸は、記録の時刻を示している。負の脳卒中指数が、左手に使用され、正の脳卒中指数が、右手に使用される。図のいずれの方向においても、０から離れるほど、脳卒中の重症度が高くなる。図８に示すグラフは、オンラインのグラフである。より正確なモニタリングを行うために、該オンラインのグラフは、センサーによる肢運動データの継続的な記録に基づいて、１０分毎に更新される。
【００４５】
ある実施形態では、肢運動データおよび比較された活動値は、クラウドネットワーク上のデータベース内に格納される。クラウドネットワーク内にて、時間周波数のアルゴリズム（time-frequency algorithm）を用いることによって、チェック・モジュールが、活動の比較に基づいて、患者の回復状態をチェックする。活動値が所定の閾値を超えた場合には、警報・通知モジュールが、トリガーを始動させて、外部ユーザに通知を送信する。ある例では、通知として、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）が挙げられ、外部ユーザとして、医師が挙げられる。
【００４６】
専門家によるラベルに基づいたモデルとして上記システムが開発されたことを、当業者は、留意するべきである。新たな肢運動データが受信され、かつ、活動レベルが計算された際に、新たなラベルが生成される。
【００４７】
次に、図９に、本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするための方法９００を示す。方法９００は、コンピュータが実行可能な命令の一般的なコンテクスト（context）として記載され得る。コンピュータが実行可能な命令は、一般的に、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造、プロシージャ、モジュール、および機能等を含み得、これらは、特定の機能を実行する、または、特定の抽象データ型を用いる。また、方法９００は、通信ネットワークを介して互いにリンクされている遠隔処理装置によって機能が実行される分散コンピューティング環境内で、実行されてもよい。分散コンピューティング環境内では、コンピュータが実行可能な命令は、メモリ装置等の、ローカルのコンピュータ記憶媒体および遠隔のコンピュータ記憶媒体の両方の中に格納されていてもよい。
【００４８】
以下の説明における方法９００の順番は、限定的なものではない。説明する方法の各ブロックを、任意の数と任意の順番とで組み合わせることによって、方法９００または代替的な方法を実現してもよい。また、本発明の精神および範囲から逸脱しない限り、方法９００から各ブロックを省略することもできる。更に、上記方法は、任意の好適なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって実現され得る。以下に説明する実施形態では、説明の便宜上、方法９００は、上記のシステム１００中で実現されると解釈され得る。
【００４９】
図９では、ブロック９０２にて、患者の肢運動に対応する運動活動データが収集される。運動活動データ（「肢運動データ」ともいう）は、少なくとも一つのセンサー１０８によって収集される。
【００５０】
ステップ９０４にて、肢運動データは、基地局に送信される。肢運動データは、送信される前に、前処理およびフィルタリングされる。肢運動データは、センサー１０８に結合された送受信機によって送信されてもよい。
【００５１】
ステップ９０６にて、フィルタリングされた肢運動を用いて、両腕の活動値が計算される。患っている腕と健常な腕とのそれぞれについて、活動値が計算される。
【００５２】
ステップ９０８にて、両腕のそれぞれの活動値を比較することによって、運動能力の回復のモニタリングが行われる。活動の比較分析が、先に説明したように、図として表示される。簡略のために、ここではその説明を繰り返さない。
【００５３】
図１０に、典型的な実施形態に係る、脳卒中後の治療における運動活動のモニタリングの仕組みを示す。ステップ１００２にて、患者の手首に付けられたセンサー１０８は、肢運動データを感知し、肢運動データを電子装置のアプリケーション（タブレットのアプリケーション）に送信する。ステップ１００４にて、肢運動データは、電子装置から基地局１１０に共有される。ステップ１００６にて、ステップ１００８に示す分析のために、オンラインのデータベースおよびポータル・クラウドを用いて肢運動データを格納してもよい。肢運動データの分析結果は、ステップ１０１０にて医療専門家によってアクセスされ、その結果、医療専門家は、通知および警報を送信してもよい。また、医療専門家は、ステップ１０１２にて、センサーによって収集された肢運動データに直接アクセスしてもよい。
【００５４】
本明細書における発明の説明は、当業者による、本発明の実施形態の実施および利用を可能にするためのものである。本発明の実施形態の範囲は、特許請求の範囲によって定義されるものであり、当業者が想到し得る変更を含み得る。特許請求の範囲における表現と異ならない類似の要素を有している場合、または、特許請求の範囲における表現との相違点が実質的でない相当する要素を含む場合、このような他の変更も、特許請求の範囲に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動活動をモニタリングするシステムの、ネットワークでの実施例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動能力の回復をモニタリングするシステムの概略的な構造を示す図である。
【図３ａ】本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動能力の回復をモニタリングするシステムの詳細な構成を示す図である。
【図３ｂ】本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療において運動能力の回復をモニタリングするシステムの詳細な構成を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る、急性脳卒中後の治療における運動活動のモニタリングに含まれる工程を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る、未処理の状態の肢運動データを示す図である。
【図６】本発明の典型的な実施形態に係る、加速の計算に用いられる肢運動データを示す図である。
【図７】本発明の典型的な実施形態に係る、レベル４の離散ウェーブレット変換（Discrete Wavelet Transform：ＤＷＴ）を得るための工程を示す図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る、両腕の間の活動の比に基づいた指数（index）を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る、脳卒中後の治療において回復活動をモニタリングするための方法のフローチャートを示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る、脳卒中後の治療における運動能力の回復をモニタリングするための典型的なメカニズムを示す図である。
【図１】
2019502409.tif 000004
【図２】
2019502409.tif 000005
【図３ａ】
2019502409.tif 000006
【図３ｂ】
2019502409.tif 000007
【図４】
2019502409.tif 000008
【図５】
2019502409.tif 000009
【図６】
2019502409.tif 000010
【図７】
2019502409.tif 000011
【図８】
2019502409.tif 000012
【図９】
2019502409.tif 000013
【図１０】
2019502409.tif 000014
【国際調査報告】
2019502409.tif 000015
2019502409.tif 000016
2019502409.tif 000017